我通过简化公式来简化计算。

下面是Ruby版本:

include Math
earth_radius_mi = 3959
radians = lambda { |deg| deg * PI / 180 }
coord_radians = lambda { |c| { :lat => radians[c[:lat]], :lng => radians[c[:lng]] } }

# from/to = { :lat => (latitude_in_degrees), :lng => (longitude_in_degrees) }
def haversine_distance(from, to)
  from, to = coord_radians[from], coord_radians[to]
  cosines_product = cos(to[:lat]) * cos(from[:lat]) * cos(from[:lng] - to[:lng])
  sines_product = sin(to[:lat]) * sin(from[:lat])
  return earth_radius_mi * acos(cosines_product + sines_product)
end

非常感谢这一切。我在Objective-C iPhone应用程序中使用了以下代码:

const double PIx = 3.141592653589793;
const double RADIO = 6371; // Mean radius of Earth in Km

double convertToRadians(double val) {

   return val * PIx / 180;
}

-(double)kilometresBetweenPlace1:(CLLocationCoordinate2D) place1 andPlace2:(CLLocationCoordinate2D) place2 {

        double dlon = convertToRadians(place2.longitude - place1.longitude);
        double dlat = convertToRadians(place2.latitude - place1.latitude);

        double a = ( pow(sin(dlat / 2), 2) + cos(convertToRadians(place1.latitude))) * cos(convertToRadians(place2.latitude)) * pow(sin(dlon / 2), 2);
        double angle = 2 * asin(sqrt(a));

        return angle * RADIO;
}

纬度和经度是十进制的。我没有在asin()调用中使用min()，因为我使用的距离非常小，以至于它们不需要min()。

它给出了错误的答案，直到我传入弧度的值-现在它几乎与从苹果地图应用程序中获得的值相同:-)

额外的更新:

如果你使用的是iOS4或更高版本，那么苹果会提供一些方法来实现相同的功能:

-(double)kilometresBetweenPlace1:(CLLocationCoordinate2D) place1 andPlace2:(CLLocationCoordinate2D) place2 {

    MKMapPoint  start, finish;


    start = MKMapPointForCoordinate(place1);
    finish = MKMapPointForCoordinate(place2);

    return MKMetersBetweenMapPoints(start, finish) / 1000;
}

这是一个简单的PHP函数，它将给出一个非常合理的近似值(误差小于+/-1%)。

<?php
function distance($lat1, $lon1, $lat2, $lon2) {

    $pi80 = M_PI / 180;
    $lat1 *= $pi80;
    $lon1 *= $pi80;
    $lat2 *= $pi80;
    $lon2 *= $pi80;

    $r = 6372.797; // mean radius of Earth in km
    $dlat = $lat2 - $lat1;
    $dlon = $lon2 - $lon1;
    $a = sin($dlat / 2) * sin($dlat / 2) + cos($lat1) * cos($lat2) * sin($dlon / 2) * sin($dlon / 2);
    $c = 2 * atan2(sqrt($a), sqrt(1 - $a));
    $km = $r * $c;

    //echo '<br/>'.$km;
    return $km;
}
?>

如前所述;地球不是一个球体。它就像马克·麦奎尔决定用来练习的一个很旧很旧的棒球——到处都是凹痕和凸起。简单的计算(像这样)把它当作一个球体。

不同的方法或多或少的精确取决于你在这个不规则的卵形上的位置以及你的点之间的距离(它们越近，绝对误差范围就越小)。你的期望越精确，计算就越复杂。

更多信息:维基百科地理距离

精确计算中长点之间距离所需的函数是复杂的，陷阱也很多。我不推荐哈弗辛或其他球形的解决方案，因为有很大的不准确性(地球不是一个完美的球体)。vincenty公式更好，但在某些情况下会抛出错误，即使编码正确。

与其自己编写函数，我建议使用geopy，它已经实现了非常精确的地理库来进行距离计算(论文来自作者)。

#pip install geopy
from geopy.distance import geodesic
NY = [40.71278,-74.00594]
Beijing = [39.90421,116.40739]
print("WGS84: ",geodesic(NY, Beijing).km) #WGS84 is Standard
print("Intl24: ",geodesic(NY, Beijing, ellipsoid='Intl 1924').km) #geopy includes different ellipsoids
print("Custom ellipsoid: ",geodesic(NY, Beijing, ellipsoid=(6377., 6356., 1 / 297.)).km) #custom ellipsoid

#supported ellipsoids:
#model             major (km)   minor (km)     flattening
#'WGS-84':        (6378.137,    6356.7523142,  1 / 298.257223563)
#'GRS-80':        (6378.137,    6356.7523141,  1 / 298.257222101)
#'Airy (1830)':   (6377.563396, 6356.256909,   1 / 299.3249646)
#'Intl 1924':     (6378.388,    6356.911946,   1 / 297.0)
#'Clarke (1880)': (6378.249145, 6356.51486955, 1 / 293.465)
#'GRS-67':        (6378.1600,   6356.774719,   1 / 298.25)

这个库的唯一缺点是它不支持向量化计算。 对于向量化计算，您可以使用新的gevectorslib。

#pip install geovectorslib
from geovectorslib import inverse
print(inverse(lats1,lons1,lats2,lons2)['s12'])

lat和lon是numpy数组。Geovectorslib是非常准确和非常快!我还没有找到改变椭球的方法。标准采用WGS84椭球，是大多数用途的最佳选择。

你可以用Haversine公式计算它，它是:

a = sin²(Δφ/2) + cos φ1 ⋅ cos φ2 ⋅ sin²(Δλ/2)
c = 2 ⋅ atan2( √a, √(1−a) )
d = R ⋅ c

下面给出了一个计算两点之间距离的例子

假设我要计算从新德里到伦敦的距离，那么我该如何使用这个公式:

New delhi co-ordinates= 28.7041° N, 77.1025° E
London co-ordinates= 51.5074° N, 0.1278° W

var R = 6371e3; // metres
var φ1 = 28.7041.toRadians();
var φ2 = 51.5074.toRadians();
var Δφ = (51.5074-28.7041).toRadians();
var Δλ = (0.1278-77.1025).toRadians();

var a = Math.sin(Δφ/2) * Math.sin(Δφ/2) +
        Math.cos(φ1) * Math.cos(φ2) *
        Math.sin(Δλ/2) * Math.sin(Δλ/2);
var c = 2 * Math.atan2(Math.sqrt(a), Math.sqrt(1-a));

var d = R * c; // metres
d = d/1000; // km

我已经创建了这个小Javascript LatLng对象，可能对某人有用。

var latLng1 = new LatLng(5, 3);
var latLng2 = new LatLng(6, 7);
var distance = latLng1.distanceTo(latLng2); 

代码:

/**
 * latLng point
 * @param {Number} lat
 * @param {Number} lng
 * @returns {LatLng}
 * @constructor
 */
function LatLng(lat,lng) {
    this.lat = parseFloat(lat);
    this.lng = parseFloat(lng);

    this.__cache = {};
}

LatLng.prototype = {
    toString: function() {
        return [this.lat, this.lng].join(",");
    },

    /**
     * calculate distance in km to another latLng, with caching
     * @param {LatLng} latLng
     * @returns {Number} distance in km
     */
    distanceTo: function(latLng) {
        var cacheKey = latLng.toString();
        if(cacheKey in this.__cache) {
            return this.__cache[cacheKey];
        }

        // the fastest way to calculate the distance, according to this jsperf test;
        // http://jsperf.com/haversine-salvador/8
        // http://stackoverflow.com/questions/27928
        var deg2rad = 0.017453292519943295; // === Math.PI / 180
        var lat1 = this.lat * deg2rad;
        var lng1 = this.lng * deg2rad;
        var lat2 = latLng.lat * deg2rad;
        var lng2 = latLng.lng * deg2rad;
        var a = (
            (1 - Math.cos(lat2 - lat1)) +
            (1 - Math.cos(lng2 - lng1)) * Math.cos(lat1) * Math.cos(lat2)
            ) / 2;
        var distance = 12742 * Math.asin(Math.sqrt(a)); // Diameter of the earth in km (2 * 6371)

        // cache the distance
        this.__cache[cacheKey] = distance;

        return distance;
    }
};